Pular para o conteúdo principal

Leituras - Modelos Garch Univariado

Para modelar as marginais utilizadas em minhas estimações da dissertação tive que estimar modelos Arma-Garch. Vários são os Softwares que fazem este tipo de estimação, entre eles Eviews, R, G@RCH (do OxMetrics). Eu tenho utilizado o G@RCH na estimação, nesse software é possível indicar a distribuição do processo de inovação (seja normal, t-student e skewed student). Para o meu conjunto de dados a distribuição que apresentou melhores resultados foi a skewed student, o que me fez ter que ler um pouco mais sobre isso. Um paper que recomendo para saber mais sobre esse tipo de distribuição é:

Lambert, P., e Laurent, S. Modelling nancial time series using garch-type models
with a skewed student distribution for the innovations. Technical report, UCL, 2001.


Também não posso deixar de mencionar os clássicos papers de modelos Arch-Garch para quem quer começar a trabalhar com esse tipo de metodologia:

Engle, R. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance
of united kingdom in ation. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 50:
987 1007, 1982.

Bollerslev, T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of
econometrics, 31(3):307 327, 1986.

E para entender um pouco mais..

Inequality Constraints in the Univariate Garch Model - do Daniel B. Nelson e Charles Q. Cao

De forma mais resumida e em português podem ser estudados tais modelos nos livros de Econometria Financeira do Pedro Morettin e Econometria de séries de tempo do Rodrigo de L. Bueno.

Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

LISTA FONTES DE PESQUISA ÚTEIS E CONFIÁVEIS

http://novo.periodicos.capes.gov.br/?option=com_pnews&component=NewsShow&view=pnewsnewsshow&cid=128&mn=0 (Novo portal periódicos CAPES) http://www.enap.gov.br/index.php?option=com_content&task=view&id=252&Itemid=65 (ENAP - Escola Nacional de Administração Pública) http://www.scielo.br/scielo.php?lng=pt (BASE DE DADOS SCIELO) http://www.periodicos.capes.gov.br/portugues/index.jsp (PERIÓDICOS CAPES) http://acessolivre.capes.gov.br/ http://www.dominiopublico.gov.br/pesquisa/PesquisaObraForm.jsp (DOMÍNIO PÚBLICO) www.ufrgs.br http://www.ea.ufrgs.br/ www.culturaacademica.com.br (UNESP) http://www.armazemmemoria.com. br/AjudaArmazem. aspx (história) http://www.4shared. com/dir/18704839 /b1b64358/ anthropology. html www.bvce.org (esse dá acesso a várias bibliotecas virtuais) http://bibliotecadearqueologia.blogspot.com/ http://www.ufgd.edu.br/historiaemreflexao/julho_dez_2008/edicoes-anteriores

Leitura da madrugada - Métodos para modelos aditivos não-paramétricos

O título é "Finite sample performance of kernel-based regression methods for non-parametric additive models under common bandwidth selection criterion" de CARLOS MARTINS-FILHO e KEYANG, preciso ler o artigo,para além do conhecimento, responder uma questão da lista de exercícios de econometria não-paramétrica.

Exemplo de estimação de VAR no "R"

A idéia nesse post é "ajudar" na estimativa de um Vetor auto-regressivo usando o programa "R"....OBS: os comandos estão escritos em vermelho. Os dados utilizados foram coletados no sistema de gerenciador de séries temporais do Bacen (link barra lateral) e no Ipeadata (link barra lateral). Para facilitar o exercício salvei o documento em minha conta no google docs, é só clicar a baixar a tabela pro teste, o nome do arquivo é "macro". A períodicidade é mensal, de jan de 2000 a dez 2010....as variáveis já estão estacionárias (para PIB, SELIC (dessazonalizado) e CÂMBIO aplicamos a primeira diferença), IBOVESPA (Ibovespa - variação percentual mensal) e IGP-M são estacionãrias em nível. O primeiro passo é importar os dados para o programa.....eu sempre tenho costume de, dentro do R, ir em "Arquivo" - "Mudar dir.." e escolher a pasta para importar os dados salvos.....no meu caso, salvo sempre dentro da própria pasta do R....em "